mcp_weather_scraper
基于MCP协议抓取实时天气数据的实验工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp_weather_scraper。 它的用途是：基于MCP协议抓取实时天气数据的实验工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mcp-weather-scraper/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“查询北京现在的天气和温度。”，它会通过集成的MCP工具调用你部署的后端天气服务，抓取并返回北京的实时天气状况、温度和湿度等信息。或者，在开发调试时，你可以说：“测试一下上海天气的接口返回是否正常。”，AI可以协助你验证数据格式或排查连接问题。
介绍
这个Skill解决了开发者或研究者需要将实时天气数据便捷地集成到AI对话或应用中的问题。它基于MCP（Model Context Protocol）协议构建，通过FastAPI服务抓取天气信息，使得AI助手（如Claude）能够直接响应用户关于天气的查询，无需用户手动搜索或切换工具。
使用时，你需要部署本地的FastAPI天气抓取服务，并在你的AI客户端（如Claude Desktop）中配置MCP服务器指向该服务。配置成功后，你就可以在对话中直接询问天气，AI会调用后端服务获取并返回数据。
它非常适合智能体开发者、全栈开发者以及对AI工具集成感兴趣的技术爱好者。这些用户通常需要在AI工作流中接入实时外部数据，或进行MCP协议的学习与实验。
请注意，这是一个实验性工具，其稳定性和数据准确性依赖于后端抓取服务的实现与目标网站的可用性。建议在非关键业务场景下使用，并确保遵守数据源的使用条款。
核心特点
与同类天气查询Skill相比，它核心在于基于MCP协议进行标准化集成，便于在支持MCP的AI平台（如Claude）中统一调用；同时，它作为开源实验工具，提供了从抓取到集成的完整代码参考，更适合开发者进行二次开发和协议学习。
注意事项
不适合对天气数据准确性、服务稳定性要求极高的生产环境或关键决策场景。
常见问题
这个Skill需要自己部署后端服务吗？
是的，需要本地部署FastAPI服务来抓取天气数据。
它支持哪些AI助手？
主要支持通过MCP协议集成的AI助手，如Claude Desktop。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mcp-weather-scraper/raw/index.md 读取 mcp_weather_scraper 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mcp-weather-scraper/raw/index.md（查看排版版本）